rd-7. 次元削減，主成分分析

内容

1. スライド　1 rd-7. 次元削減，主成分分析
2. スライド　2 アウトライン
3. スライド　3 7-1 主成分分析と次元削減
4. スライド　4 データの次元
5. スライド　5 データの次元
6. スライド　6 次元削減
7. スライド　7 次元削減の効果
8. スライド　8 次元削減の手法①
9. スライド　9 次元削減の手法②
10. スライド　10 主成分分析と主軸
11. スライド　11 主成分分析と主軸
12. スライド　12 主成分分析
13. スライド　13 主成分分析の例
14. スライド　14 主成分分析の例
15. スライド　15 7-2 Rシステムでの主成分分析の実行
16. スライド　16 パッケージの設定
17. スライド　17 合成データからランダムに100個選び，主成分分析を実施
18. スライド　18 合成データからランダムに100個選びデータを作る
19. スライド　19 7-3 ロバストな主成分分析
20. スライド　20 主成分分析
21. スライド　21 外れ値の検出：データが正規分布に従っていると仮定し，「平均から何倍の標準偏差以上...
22. スライド　22 外れ値を含むデータの合成の例
23. スライド　23 主成分分析は外れ値に弱い
24. スライド　24 主成分分析は外れ値に弱い
25. スライド　25 ロバストな主成分分析
26. スライド　26 主成分分析のバリエーション①ロバスト主成分分析（robust PCA ）
27. スライド　27 主成分分析のバリエーション②Principal Component Pursuit
28. スライド　28 robust PCA の実行結果例
29. スライド　29 pcaPP パッケージを用いて robust PCA
30. スライド　30 全体まとめ